Uno dei modi migliori per consentire agli utenti di esplorare i dati è fornire loro viste curate creando dashboard di Looker efficaci. Se vuoi ottimizzare il rendimento per i tuoi utenti, durante la progettazione delle dashboard prendi in considerazione i suggerimenti forniti in questa pagina.
Le dashboard di Looker vengono caricate nel browser. Per creare un rendimento ottimale, tieni presente quanto segue.
L'elemento più importante delle prestazioni della dashboard sono le prestazioni delle query SQL di base. Ogni elemento della dashboard, quando non viene restituito dalla cache, esegue una query SQL che richiede del tempo per essere eseguita sul database sottostante. Per ulteriori dettagli sulla creazione di query con prestazioni elevate, consulta la sezione Ottimizza le prestazioni delle query nella pagina delle best practice per ottimizzare Looker.
Alcuni componenti consumano più memoria rispetto a quelli correlati a SQL e possono causare un rallentamento delle prestazioni nelle dashboard:
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Il volume dei dati ha l'impatto maggiore sul rendimento. Maggiore è il numero di dati restituiti in un singolo elemento, maggiore sarà la quantità di risorse di memoria utilizzate. I Look e gli elementi della dashboard restituiti con molte migliaia di punti dati utilizzeranno più memoria.
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Limita il numero di elementi della dashboard. Là non esiste una regola rigida e rapida per il numero, poiché la progettazione di un singolo incide sul consumo della memoria in base ad alcuni fattori (trattati più avanti in questa pagina). Tuttavia, evita di creare dashboard con 25 o più query. Crea link di navigazione per mantenere efficienti le prestazioni della dashboard tra le dashboard o creando link a URL personalizzati per creare una navigazione organizzata dalla dashboard alla dashboard. Puoi anche prova a concatenare misure simili nella stessa visualizzazione a valore singolo evitare molte visualizzazioni a riquadri singoli.
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Usa le impostazioni della dashboard in modo strategico. Se la dashboard utilizza l'autorefresh, assicurati che si aggiorni non prima del processo ETL. In generale, dovresti evitare di impostare l'aggiornamento automatico più velocemente di 15 minuti. Non utilizzare Esegui al caricamento se la dashboard deve essere filtrata. Utilizza i filtri obbligatori per impedire agli utenti di eseguire dashboard senza i i filtri necessari.
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Sfrutta la memorizzazione nella cache. La best practice prevede di utilizzare gruppi di dati per sincronizzare tutti i contenuti di Looker (dashboard, Look, pianificazioni) con il processo ETL. Ciò consente di evitare di eseguire query inutili quando i dati non sono aggiornati.
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Le funzionalità di elaborazione post-query, come l'unione di risultati, i campi personalizzati e i calcoli delle tabelle, consumano memoria. La l'utilizzo di più funzionalità di elaborazione post-query, maggiore è la quantità di memoria utilizzata. Se utilizzi lo stesso calcoli tabulari, risultati uniti o campi personalizzati per più Look e dashboard, valuta la possibilità di codificarli come hardcoded nel tuo modello LookML, se possibile. In generale, non aggiungere a una dashboard più di quattro riquadri di risultati uniti.
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Le dimensioni pivot utilizzano memoria. La maggiore è la dimensione con pivot in un riquadro Look o della dashboard, maggiore è la quantità di memoria consumata quando la dashboard viene caricato. Come indicato nel primo punto elenco, ciò è dovuto al fatto che vengono utilizzati più dati man mano che vengono restituiti più dati. Se la dimensione basata su pivot ha una cardinalità elevata (molti valori univoci), per ogni valore sarà presente una colonna. Filtrare a livello di dashboard o di visualizzazione per consentire all'utente di selezionare i valori delle dimensioni che è più interessato a confrontare, anziché mostrare tutti i dati contemporaneamente.
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La presenza di molte colonne e righe consuma più memoria. Per le prestazioni del browser, si consigliano massimo 50 colonne. Ancora una volta, come discusso nel primo punto elenco, Sembra che restituisca un volume elevato di righe e molte colonne possano rallentare le prestazioni. Filtra a livello di dashboard o di Look per ridurre il numero di risultati all'interno di un elemento.
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la funzionalità di Labs Dashboard nei menu di analisi, mentre non ha un impatto sul consumo della memoria, può rallentare i tempi delle query e causare il rallentamento delle prestazioni della dashboard.
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Sfrutta i filtri condivisi con una singola query per per il rendering di un singolo risultato di query su più riquadri. Ciò dovrebbe ridurre il numero totale di query eseguite dalla dashboard utilizzando una per alimentare più elementi della dashboard.
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Pubblica le query utilizzando l'opzione Tutti i risultati con parsimonia, dato che alcune query possono essere molto grandi e sovraccaricare il server Looker quando vengono elaborate.
Dopo aver aggiunto gli elementi, assicurati di testare le prestazioni della dashboard. Durante la creazione, continua ad andare alla dashboard e aggiorna la pagina per determinare l'impatto sul rendimento se aggiungi altri Look.
Quando la tua nuova dashboard di Looker ti soddisfa, assicurati di utilizzare le autorizzazioni per le cartelle per per assicurarti che la dashboard non possa essere modificata inavvertitamente. Sfrutta i gruppi di utenti per gestire l'accesso ai contenuti e le autorizzazioni in blocco anziché per singolo utente.
Se hai problemi di prestazioni, contatta direttamente l'assistenza Looker: il nostro team è sempre pronto a effettuare accertamenti e a darti una mano.